HDU 1498 50 years, 50 colors (行列匹配+最小顶点覆盖)

本文介绍了一个基于行列匹配的算法问题解决思路与实现过程。通过DFS深度优先搜索进行气球戳破模拟,寻找在限定次数内无法消除的气球,并按其编号升序输出。文章详细展示了C++代码实现细节及vector的使用技巧。

题目:点击打开链接

题意:每个格子有不同颜色的气球用不同数字表示,每次可选某一行

             或某一列来戳气球。每个人有K次机会。求最后哪些气球不能在

            k次机会内被戳破。将这些气球的编号按升序输出。

分析:行列匹配,每种颜色的气球都要判断,故dfs传参时加一个气球的

             编号。

感想:1、开始以为要按照最大匹配数按升序排列,昨天wa了一下午,把我搞郁闷了。

                    今天重新看题,是要按照id来排序。

             2、学习了vector的用法,以前都不会用。。。这个之后汇总了再。。。


代码:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<vector>
using namespace std;

struct node
{
    int id;
    int cnt;
}t[55];
int g[110][110];
int match[110];
int vis[110];
int n;
vector<int> myv;

bool cmp(node a,node b)
{
    return a.cnt>b.cnt;
}
bool dfs(int u,int v)
{
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        if(g[u][i]==v && !vis[i])
        {
            vis[i]=true;
            if(match[i]==-1||dfs(match[i],v))
            {
                match[i]=u;
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}
int main()
{
    int k,i,p,flag,j;
    while(scanf("%d%d",&n,&k)&&n&&k)
    {
        flag=0;
        for(i=0;i<n;i++)
        {
            for(j=0;j<n;j++)
                scanf("%d",&g[i][j]);
        }
        memset(t,0,sizeof(t));
        for(p=1;p<=50;p++)
        {
            memset(match,-1,sizeof(match));
            t[p].id=p;
            for(i=0;i<n;i++)
            {
                memset(vis,0,sizeof(vis));
                if(dfs(i,p))
                    t[p].cnt++;
            }
        }
        sort(t+1,t+51,cmp);
        myv.clear();
        for(j=1;j<=50;j++)
        {
            if(t[1].cnt<=k)
                break;
            flag=1;
            if(t[j].cnt>k)
                myv.push_back(t[j].id);
        }
        sort(myv.begin(),myv.end());
        if(flag)
        {
            for(i=0;i<myv.size();i++)
                 printf("%d%c",myv[i],i==myv.size()-1?'\n':' ');
        }
        if(!flag)
            printf("-1\n");
    }
    return 0;
}

 

 

积累:

对vector中的元素排序:

 

头文件#include<algorithm>
vector<int> arr;
//输入数据
sort(arr.begin(),arr.end());

 

 


 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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